| Revista: | Revista cientifíca ecociencia |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000423347 |
| ISSN: | 1390-9320 |
| Autores: | León Rodríguez, Giraldo de la Caridad1 |
| Instituciones: | 1Universidad Tecnológica Ecotec, Facultad de Ingeniería en Sistemas y Telecomunicaciones, Guayaquil, Guayas. Ecuador |
| Año: | 2015 |
| Periodo: | Feb |
| Volumen: | 2 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 1-14 |
| País: | Ecuador |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | En la actualidad en las Instituciones de Educación Superior (IES) se capta, gestiona, almacena y publica una gran cantidad de datos relacionados con los procesos docente, investigativo, de vinculación y de apoyo en las IES. Esta gran cantidad de información se almacena de curso en curso para cada una de las carreras, proyectos, eventos, etc. El reto actual consiste en la posibilidad de analizar científicamente toda dicha información empleando los conocimientos y herramientas existentes en los campos de la estadística, inteligencia artificial, matemática computacional, etc. En el presente trabajo se expone cómo el empleo de la ciencia de los datos, nueva disciplina surgida ante la necesidad del análisis de grandes volúmenes de información, impacta en el grado de fundamentación de las decisiones que se toman. Se exponen los criterios fundamentales acerca de qué es la ciencia de los datos, las disciplinas que la conforman, así como las habilidades y cualidades de un científico de datos en el entorno universitario |
| Resumen en inglés | Today in Higher Education Institutions (IES) is captured, managed, stored and published a large amount of data related to teaching, research, linkage and support in the IES processes. This wealth of information is stored from course to course for each of the races, projects, events, etc. The current challenge is the ability to scientifically analyze all this information using existing knowledge and tools in the fields of statistics, artificial intelligence, computational mathematics, etc. Shown in this paper how the use of data science, new discipline arose from the need of analyzing large volumes of information, impacts the degree of support to the decisions made. The fundamental assumptions about what is data science, disciplines that form it, as well as the skills and qualities of a data scientist in the university environment are exposed |
| Disciplinas: | Educación, Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Administración de la educación, Educación a distancia, Procesamiento de datos, Programación, Gestión universitaria, Almacenamiento de información, Competencias educativas, Docencia, Administración, Investigación, América Latina |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
